STDP 알고리즘과 스파이크 간의 시간적 상호작용에 따른 SNN의 학습 성능 및 시간 분석

Q: 이 논문에서 정의한 STDP란 무엇인가?

STDP(Spiking Timing Dependent Plasticity)는 시냅스 전 스파이크와 시냅스 후 스파이크의 시간적 관계를 통해 시냅스 가중치를 학습하는 방법이다. 시냅스 후 스파이크가 시냅스 전 스파이크보다 먼저 발생하면 시냅스 가중치를 감소시키고, 시냅스 전 스파이크가 먼저 발생하면 시냅스 가중치를 증가시킨다.

Q: STDP 알고리즘과 스파이크의 시간적 상호 작용이 SNN 학습에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 삼중 항 기반 STDP와 최근접 이웃 방식을 적용했을 때 SNN의 학습 및 검증 정확도가 가장 높게 나타났다. 또한, 근사된 쌍 기반 STDP는 학습 성능 저하를 최소화하면서 학습 시간을 단축할 수 있어 효율적인 학습 방법으로 활용될 수 있다.

박성식; 윤성로

doi:10.5626/KTCP.2018.24.9.482

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박성식 (서울대학교) 윤성로 (서울대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제9호

발행연도: 2018.9

수록면: 482 - 486 (5page)

DOI: 10.5626/KTCP.2018.24.9.482

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여러 분야에서 인공 신경망을 사용한 딥 러닝이 기존 다른 알고리즘의 성능을 크게 뛰어 넘으면서 큰 관심을 받고 있다. 하지만, 현재 주로 사용되는 딥 러닝 방식은 전력 소모 요구량이 크기 때문에 제한적인 자원을 갖고 있는 모바일 분야에 적용되기 어렵다. 이에 따라 저 전력으로 동작할 수 있는 spiking neural networks (SNNs)에 대한 관심이 커지고 있다. SNN은 시냅스 전과 후의 스파이크 시간관계에 따라 시냅스 가중치가 조절되는 STDP 알고리즘을 사용하여 시냅스 가중치를 학습한다. 따라서 SNN은 학습에 사용하는 스파이크의 수에 따른 STDP 알고리즘과 스파이크 간의 시간적 상호 작용에 따라 다양한 구성으로 학습 할 수 있다. 본 논문에서는 여러 STDP 알고리즘 구성으로 SNN을 학습하고 학습 성능과 학습 시간을 비교해 보았다.

#SNN #STDP #artificial intelligence #spike temporal interaction

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